/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
924 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
k2_horizon · dense
Базовая модель
K2-Horizon-0.9B
Библиотека
transformers
Опубликована
3 окт 2026

K2-Horizon-0.9B-heretic

Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель K2 Horizon на 0,9 млрд параметров с изменённым поведением отказов для генерации текста в чатах.

142скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Avicennasis/K2-Horizon-0.9B-heretic — диалоговая языковая модель, созданная на основе IFM/K2-Horizon-0.9B. Разработчик применил Heretic для удаления отказов с помощью направлений абляции по слоям; репозиторий содержит полные объединённые веса BF16, а не адаптер. Архитектура — плотная K2 Horizon с причинным языковым моделированием, около 924,5 млн параметров и контекстом до 8192 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста. По внутренней проверке разработчика на 50 тестовых запросах после абляции модель не отказала ни на одном запросе; контрольные задания на фактические ответы, хокку и рецепт сохранили обычное поведение. Это ограниченная внутренняя оценка, поэтому она не подтверждает качество на широком наборе задач. Для запуска указаны Transformers и safetensors; в репозитории также обновлён шаблон чата и исправлена выдача скрытых состояний. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание черновиков и коротких текстов
  • ответы на общие вопросы
  • эксперименты с поведением отказов у языковых моделей

Ограничения

Заявленные результаты основаны на внутренней проверке всего на 50 запросах и не устанавливают качество на широком круге задач. Удаление отказов меняет поведение модели в чувствительных сценариях.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

K2-Horizon-0.9B-heretic

An abliterated (refusal-removed) version of IFM/K2-Horizon-0.9B, produced in-house with Heretic (adversarial per-layer ablation directions). Full merged BF16 checkpoint — not an adapter.

Results

House red-team v2, 50 probes, evaluated at bfloat16 (so all our sizes are directly comparable):

tierBEFORE (base)AFTER (ablated)
control0/80/8
dual-use2/180/18
sensitive13/160/16
fiction2/80/8
total17/50 — 34.0%0/50 — 0.0%

BEFORE 17/50 → AFTER 0/50. Gate MET — refusals removed, controls untouched.

The controls (factual Q&A, a haiku, a recipe) comply on both sides — the ablation removed refusals without breaking normal behaviour.

This repo

  • Full BF16 weights (from_pretrained, trust_remote_code=True).
  • modeling_k2_horizon.py carries the upstream @capture_outputs fix (see IFM/K2-Horizon-0.9B discussion #6), so output_hidden_states=True returns per-layer states.
  • tokenizer_config.json carries a working chat template. (The vendor ships its templates as files with chat_template: null, so apply_chat_template has nothing to apply out of the box.)

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Avicennasis/K2-Horizon-0.9B-heretic", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Avicennasis/K2-Horizon-0.9B-heretic", trust_remote_code=True, dtype="bfloat16"
)
msgs = [{"role": "user", "content": "What is 17 times 23? Reply with just the number."}]
ids = tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
out = model.generate(ids, max_new_tokens=512)
print(tok.decode(out[0][ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

MLX 8-bit (Apple silicon): Avicennasis/K2-Horizon-0.9B-heretic-mlx-8bit.

License & attribution

Apache-2.0, inherited from the base checkpoint. Abliteration removes refusal behaviour; it makes no claim that safety training has been undone. The abliterated model has weaker safety behaviour than the base — use responsibly and in line with applicable law.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
K2HorizonForCausalLM
Ревизия весов
3fddda4

0 моделей